العودة إلى مركز التطوير
Database & Data
حلول قواعد بيانات NoSQL (MongoDB, DynamoDB)
حلول قواعد بيانات NoSQL باستخدام MongoDB و DynamoDB. نقوم بتصميم وتنفيذ قواعد بيانات المستندات، المفتاح-القيمة، والأعمدة الواسعة لتلبية احتياجات البيانات ذات النطاق العالي والمرونة.
ابدأ الآن99.9%
الحد الأقصى للتشغيل المحقق
10x
تحسين سرعة الاستعلام
Zero
فقدان البيانات
24/7
الدعم المتاح
فئة الخدمة
هندسة NoSQL
مثالي لـ
للتطبيقات التي تحتاج إلى مخططات مرنة، معدل نقل كتابة عالي، أو توسع أفقي غير محدود باستخدام قواعد بيانات NoSQL.
الجدول الزمني
2 – 8 أسابيع
لماذا تختار MicrocosmWorks لحلول NoSQL؟
تتفوق قواعد بيانات NoSQL في أنماط بيانات محددة — المخططات المرنة، معدل نقل الكتابة العالي، التوسع الأفقي، والبيانات الهرمية. نساعدك في اختيار تقنية NoSQL المناسبة، تصميم نماذج بيانات مثالية، وتنفيذ حلول تستفيد من نقاط قوة كل قاعدة بيانات مع تجنب الأخطاء الشائعة.
إمكانياتنا في NoSQL
- هندسة MongoDB — تصميم مخططات المستندات، تنفيذ مسارات التجميع (aggregation pipelines)، تكوين مجموعات النسخ المتماثل (replica sets)، وإعداد المجموعات المجزأة (sharded clusters) للتوسع الأفقي.
- تصميم DynamoDB — إنشاء تصميمات الجداول الفردية، تصميم أنماط الوصول، تنفيذ GSIs/LSIs، والتحسين للحصول على أداء متسق على أي نطاق.
- نمذجة البيانات — تصميم هياكل المستندات التي تحسن أنماط القراءة/الكتابة الخاصة بك — التضمين مقابل الإشارة، استراتيجيات إزالة التطبيع، وتطور المخطط.
- الترحيل من SQL — الترحيل من قواعد البيانات العلائقية إلى NoSQL مع تحويل البيانات المناسب، إعادة تصميم نمط الاستعلام، والتحقق.
- تحسين الأداء — تحسين أنماط القراءة/الكتابة، استراتيجيات الفهرسة، اكتشاف الأقسام الساخنة (hot partition detection)، وتخطيط السعة للتوسع الفعال من حيث التكلفة.
- هندسة قواعد بيانات متعددة — تصميم أنظمة تجمع بين NoSQL وقواعد البيانات العلائقية — الأداة المناسبة لكل نمط وصول للبيانات.
المكدس التقني
نعمل مع MongoDB Atlas لتخزين المستندات المُدارة، و AWS DynamoDB للمفتاح-القيمة بدون خادم، و Redis للتخزين المؤقت والجلسات، و Cassandra للسلاسل الزمنية ذات الأعمدة الواسعة، و Elasticsearch للبحث. تتضمن جميع التطبيقات المراقبة المناسبة، النسخ الاحتياطي، والتعافي من الكوارث.
لمن هذه الخدمة
للتطبيقات ذات متطلبات المخطط المرنة، أحمال العمل عالية الكتابة، البيانات الهرمية، أو احتياجات التوسع الأفقي غير المحدود. أيضًا للفرق التي اختارت NoSQL ولكنها تواجه صعوبة في نمذجة البيانات، الأداء، أو تحسين التكلفة. نساعدك في تحقيق أقصى استفادة من NoSQL.
عمليتنا
1
تحليل البيانات
تحليل أنماط الوصول، علاقات البيانات، متطلبات النطاق، واحتياجات الاتساق.
2
تصميم قاعدة البيانات والنموذج
اختيار تقنية قاعدة البيانات، تصميم نماذج البيانات، وتخطيط استراتيجيات الفهرسة والتقسيم.
3
التنفيذ
تنفيذ نماذج البيانات، بناء طبقة الوصول، تكوين النسخ المتماثل، وإعداد النسخ الاحتياطية.
4
اختبار الأداء
اختبار التحميل بأحجام بيانات واقعية، تحسين المسارات الساخنة، والتحقق من سلوك التوسع.
5
إعداد العمليات
نشر المراقبة، إعداد التنبيهات، توثيق نماذج البيانات، ووضع إجراءات التشغيل.
المكدس التقني
مستندات
MongoDB AtlasMongoDBDocumentDBCouchDB
مفتاح-قيمة
DynamoDBRedisMemcachedScyllaDB
البحث والتحليلات
ElasticsearchOpenSearchClickHouse
الأدوات
MongooseDynamooseCompassNoSQL Workbench
القطاعات التي نخدمها
IoTGamingمنصات التواصل الاجتماعيE-Commerceمنصات المحتوىSaaS
هل أنت مستعد لتطبيق NoSQL؟
دعنا نصمم حل NoSQL يتعامل مع بياناتك بأي نطاق باستخدام التقنية المناسبة.
الأسئلة الشائعة
تتخصص MicrocosmWorks في MongoDB و DynamoDB و Cassandra و Redis و Couchbase. نحن نساعدك على اختيار قاعدة بيانات NoSQL المناسبة بناءً على نموذج بياناتك، ومتطلبات الاتساق، واحتياجات قابلية التوسع.
تتراوح خدماتنا للاستشارات وتطوير قواعد بيانات NoSQL من 20 دولارًا إلى 45 دولارًا في الساعة، حسب تقنية قاعدة البيانات وتعقيد المشروع المعني.
تُعد قواعد بيانات NoSQL مثالية عندما تحتاج إلى مخططات مرنة، قابلية توسع أفقية، إنتاجية كتابة عالية، أو عندما تكون بياناتك بطبيعتها موجهة بالمستندات (document-oriented)، أو قائمة على الرسوم البيانية (graph-based)، أو منظمة على هيئة مفتاح-قيمة (key-value structured). تساعدك MicrocosmWorks في تقييم ما إذا كانت NoSQL هي الخيار المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك.
نعم، نحن نصمم polyglot persistence architectures التي تجمع بين قواعد بيانات NoSQL متعددة — على سبيل المثال، MongoDB لتخزين المستندات، وRedis للتخزين المؤقت، وNeo4j لعلاقات الرسوم البيانية — وكلها مدمجة في طبقة بيانات متماسكة.
نحن نطبق أنماط Eventual Consistency مع استراتيجيات حل التعارضات، ونستخدم Change Data Capture لمزامنة البيانات عبر قواعد البيانات، ونقوم بتكوين مستويات اتساق قابلة للضبط في قواعد بيانات مثل Cassandra لتحقيق التوازن بين الأداء ودقة البيانات.